Matches in SemOpenAlex for { <https://semopenalex.org/work/W2904703510> ?p ?o ?g. }
Showing items 1 to 82 of
82
with 100 items per page.
- W2904703510 endingPage "644" @default.
- W2904703510 startingPage "607" @default.
- W2904703510 abstract "Адаптивные системы защиты импульсных РЛС от нестационарных по времени (дальности) помех обычно настраиваются по обучающим выборкам векторов комплексных амплитуд входных воздействий, расположенных в «скользящем окне» конечной протяженности. Для каждого следующего элемента дальности обучающая выборка частично модифицируется по сравнению с предыдущей за счет выхода из ее состава «старых» и входа «новых» обучающих векторов, а параметры адаптивной системы корректируются в соответствии с модифицированной оценкой корреляционной матрицы (КМ) выборки, которая обычно равна сумме исходной и модифицирующей матрицы ранга K ≥ 1. В этом случае можно отказаться от пересчета этих параметров по новой выборке полного объема и перейти к их «экономной» коррекции на основе K-ранговой модификации матрицы, обратной оценке КМ.Статья посвящена сравнительному анализу различных алгоритмов (K ≥ 1)-ранговой модификации параметров адаптивных решетчатых фильтров (АРФ). Основное внимание уделено синтезу, теоретическому и экспериментальному исследованию алгоритмов (K > 1)-ранговой модификации параметров АРФ, не предполагающих K-кратное использование для этой цели известных алгоритмов одноранговой (K = 1) модификации. Синтезирован комбинированный алгоритм (K ≥ 1)-ранговой модификации параметров АРФ, вычислительно более простой и численно более устойчивый, чем известные. Такой АРФ представляет собой эффективное средство решения широкого круга задач адаптивной пространственно-временной обработки сигналов в импульсных РЛС различного назначения." @default.
- W2904703510 created "2018-12-22" @default.
- W2904703510 creator A5065706465 @default.
- W2904703510 date "2018-11-28" @default.
- W2904703510 modified "2023-09-25" @default.
- W2904703510 title "Адаптивные решетчатые фильтры для систем пространственно-временной обработки нестационарных гауссовых процессов" @default.
- W2904703510 cites W1554490543 @default.
- W2904703510 cites W1562769505 @default.
- W2904703510 cites W1583785778 @default.
- W2904703510 cites W1978971170 @default.
- W2904703510 cites W1989306173 @default.
- W2904703510 cites W2013438974 @default.
- W2904703510 cites W2016794928 @default.
- W2904703510 cites W2027312763 @default.
- W2904703510 cites W2034932731 @default.
- W2904703510 cites W2035814233 @default.
- W2904703510 cites W2036613656 @default.
- W2904703510 cites W2036922316 @default.
- W2904703510 cites W2071572195 @default.
- W2904703510 cites W2075671533 @default.
- W2904703510 cites W2077279546 @default.
- W2904703510 cites W2104849640 @default.
- W2904703510 cites W2108085266 @default.
- W2904703510 cites W2111521307 @default.
- W2904703510 cites W2116319366 @default.
- W2904703510 cites W2116345224 @default.
- W2904703510 cites W2118771073 @default.
- W2904703510 cites W2122845919 @default.
- W2904703510 cites W2123539155 @default.
- W2904703510 cites W2143486631 @default.
- W2904703510 cites W2156738455 @default.
- W2904703510 cites W2162491972 @default.
- W2904703510 cites W2163464800 @default.
- W2904703510 cites W2167364253 @default.
- W2904703510 cites W2172190709 @default.
- W2904703510 cites W2249671693 @default.
- W2904703510 cites W2295344367 @default.
- W2904703510 cites W2491483019 @default.
- W2904703510 cites W2493482596 @default.
- W2904703510 cites W2536566121 @default.
- W2904703510 cites W2547576515 @default.
- W2904703510 cites W2592891920 @default.
- W2904703510 cites W2728489159 @default.
- W2904703510 cites W2884907378 @default.
- W2904703510 cites W2892241363 @default.
- W2904703510 cites W2964131402 @default.
- W2904703510 cites W4238193296 @default.
- W2904703510 doi "https://doi.org/10.20535/s0021347018110018" @default.
- W2904703510 hasPublicationYear "2018" @default.
- W2904703510 type Work @default.
- W2904703510 sameAs 2904703510 @default.
- W2904703510 citedByCount "4" @default.
- W2904703510 countsByYear W29047035102019 @default.
- W2904703510 countsByYear W29047035102020 @default.
- W2904703510 countsByYear W29047035102022 @default.
- W2904703510 countsByYear W29047035102023 @default.
- W2904703510 crossrefType "journal-article" @default.
- W2904703510 hasAuthorship W2904703510A5065706465 @default.
- W2904703510 hasBestOaLocation W29047035101 @default.
- W2904703510 hasConcept C121332964 @default.
- W2904703510 hasConceptScore W2904703510C121332964 @default.
- W2904703510 hasIssue "11" @default.
- W2904703510 hasLocation W29047035101 @default.
- W2904703510 hasOpenAccess W2904703510 @default.
- W2904703510 hasPrimaryLocation W29047035101 @default.
- W2904703510 hasRelatedWork W1536502753 @default.
- W2904703510 hasRelatedWork W2902782467 @default.
- W2904703510 hasRelatedWork W2935759653 @default.
- W2904703510 hasRelatedWork W3105167352 @default.
- W2904703510 hasRelatedWork W3148032049 @default.
- W2904703510 hasRelatedWork W54078636 @default.
- W2904703510 hasRelatedWork W1501425562 @default.
- W2904703510 hasRelatedWork W2298861036 @default.
- W2904703510 hasRelatedWork W2954470139 @default.
- W2904703510 hasRelatedWork W3084825885 @default.
- W2904703510 hasVolume "61" @default.
- W2904703510 isParatext "false" @default.
- W2904703510 isRetracted "false" @default.
- W2904703510 magId "2904703510" @default.
- W2904703510 workType "article" @default.